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Enregistrement W1987505798 · doi:10.1139/x05-014

Fine-scale selection by marten during winter in a young deciduous forest

2005· article· en· W1987505798 sur OpenAlexfundvenueno aff
Aswea D. Porter, Colleen Cassady St. Clair, Andrew de Vries

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Environment
Mots-clésMartenSnagDeciduousForagingHabitatEcologyVegetation (pathology)Selection (genetic algorithm)GeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American marten (Martes americana (Turton, 1806)) are often associated with old-growth forests, but have been detected living in a young deciduous forest in northern British Columbia, where a previous coarse-scale analysis failed to detect significant habitat selection. To address this paradox, we examined fine-scale habitat selection for specific activities. We used radiotelemetry and snowtracking to identify sites that appeared to have been used for resting, foraging, scent marking, and traveling during the winters of 1998–1999 and 1999–2000. Then we conducted vegetation surveys at these activity sites and at nearby random locations and used logistic regression to measure selection. Based on the number of significant variables and model fit, we detected more selectivity by marten for resting than for foraging and scent-marking sites, and no selectivity for traveling. Marten exhibited selection for several habitat structures that are characteristic of older forests (e.g., rootballs and wide-diameter snags), but that can be retained in some manipulated forests. With the exception of wide-diameter snags (selected at both resting sites and scent marks), marten selected different habitat structures for each type of activity. These results may help to explain why marten are able to survive in this and other sites that provide seemingly unsuitable habitat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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